Quality Assurance & Predictive Maintenance

Algoritmi Statistici e tecniche
di Machine Learning applicati
al settore Manifatturiero

Gli Advanced Analytics, oltre all’analisi esplorative dei dati, utilizzano tecniche ed algoritmi statistici che rendono l’analisi ancora più strutturato e profondo l’utilizzo. Possiamo scoprire le relazioni nascoste tra i dati, permettendo agli algoritmi stessi di imparare in modo autonomo e adattivo (Machine Learning) e amplia l’orizzonte temporale delle informazioni, dal presente al futuro (Predictive Analytics).


Per le aziende del settore Manifatturiero è di fondamentale importanza riuscire a determinare, in anticipo lungo tutto il processo produttivo, i fattori che possono portare potenziali criticità nella qualità dei manufatti prodotti.

Per migliorare ed ottimizzare il processo produttivo e per prevenire la non conformità di quanto prodotto, si richiede più di una semplice identificazione dei problemi. Occorre individuare dove questi si nascondono e per comprenderli dobbiamo essere capaci, in real-time, di analizzare e quindi valutare in maniera oggettiva un ’ enorme mole di dati.

A tale scopo serve una soluzioni in grado di monitorare gli elementi chiave della produzione che aiuti a identificare e capire, attraverso modelli statistici e predittivi, le correlazioni tra le variabili che determinano le variazioni nel processo produttivo e nella qualità dei prodotti. Allo stesso modo i dati relativi al funzionamento delle macchine vanno monitorati e rilevati al fine di prevedere e anticipare il fermo macchina che può verificarsi per un guasto.

La soluzione a supporto della qualità può essere impiegata, a seconda delle necessità, in tre momenti particolari:

  • all’ingresso delle materie prime nel ciclo produttivo: per non immettere in produzione materiali con caratteristiche non conformi agli standard di produzione;
  • durante i processi produttivi: sui semilavorati, sulle macchine che gestiscono la produzione, sulle metriche rilevate durante il processo produttivo come temperatura (C°), pressione (Bar), potenza (KW) valori percentuali (%) etc..
  • all’atto del collaudo ovvero sui prodotti finiti: per verificare se il prodotto è conforme ai requisiti richiesti dal cliente finale.

Scopri come grazie all'utilizzo di metodologie analitiche definite SPC/MSPC (Statistical Process Control/Multivariate Statistical Process Control) e di modelli per la Early Warning e la Predictive Maintenance, la tua azienda avrà le informazioni essenziali per migliorare i prodotti, ottimizzare il processo, ridurre i costi e i rischi relativi.

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